import numpy as np
# 表示，可以调用sklearn中的linear_model模块进行线性回归。
from sklearn import linear_model

arr_1 = input("")
diameter = np.array([[float(n)] for n in arr_1.split(" ")], dtype=float)
arr_2 = input("")
sale = np.array([[float(n)] for n in arr_2.split(" ")], dtype=float)
diam = np.array(input(), float)
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(diameter, sale)
# 截距
# display(model.intercept_)
# 线性模型的系数
# display(model.coef_)
print("预测一张12英寸匹萨价格：{}".format(round(model.predict([[diam]])[0][0], 2)))
